کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری

کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری

هوش مصنوعی (AI) در مدت زمان بسیار کوتاهی فراتر از یک کلمه کلیدی صرف تبدیل شده است. تحقیقات نشان می‌دهد که بیش از ۴۰ درصد از رهبران کسب‌وکار با استفاده از ابزارهای خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی، بهره‌وری شرکت‌های خود را افزایش داده‌اند.

هدف هوش مصنوعی، توسعه‌ی ماشین‌هایی است که برای فکر کردن و عمل کردن مانند انسان طراحی شده‌اند. محصولاتی که با استفاده از فناوری هوش مصنوعی ساخته می‌شوند، می‌توانند در کنار مزایای بسیار دیگر، باعث بهبود خدمات مشتری، ارتقاء قابلیت پیش‌بینی درآمد، تسریع تصمیم‌گیری و افزایش بهره‌وری شوند.

یکی از هیجان‌انگیزترین نقش‌های هوش مصنوعی، هدایت نوآوری است. ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند چت‌گپت و تنسورفلو، هم‌اکنون در تولید ایده‌های جدید انقلابی ایجاد کرده‌اند، در حالی که سایر فناوری‌های هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، همچنان مرزهای ممکن را در زمینه‌های مختلف مانند فروش، بازاریابی و خدمات مشتری جابجا می‌کنند.

هوش مصنوعی در حال دگرگون کردن دنیای تجارت است و فرصت‌های جدیدی را برای نوآوری و رشد ایجاد می‌کند. هوش مصنوعی با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و یادگیری از آن‌ها، می‌تواند به شرکت‌ها در بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری، خودکارسازی کارهای تکراری و ارائه تجربیات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان کمک کند. با این حال، همانطور که در مورد هر فناوری جدیدی وجود دارد، چالش‌هایی نیز وجود دارد که کسب‌وکارها هنگام پذیرش هوش مصنوعی باید در نظر بگیرند.

این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در نوآوری کسب‌وکار می‌پردازد و هم فرصت‌ها و هم چالش‌هایی را که کسب‌وکارها ممکن است با آن‌ها مواجه شوند، بررسی می‌کند. با درک پتانسیل هوش مصنوعی برای هدایت نوآوری و تحول در دنیای تجارت و موانعی که باید برطرف شوند، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد گنجاندن این فناوری در عملیات خود بگیرند.

فرصت‌های نوآوری کسب‌وکار با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال متحول کردن دنیای تجارت است و فرصت‌های جدیدی برای نوآوری و رشد ایجاد می‌کند. هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای بهبود بهره‌وری عملیاتی، ارتقاء تجربیات مشتری و ایجاد بینش‌های ارزشمند است. شرکت‌هایی که با موفقیت از فناوری هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند با ساده‌سازی عملیات و هدایت رشد، به یک مزیت رقابتی قابل توجه دست یابند.

یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها، توانایی آن در بهبود بهره‌وری عملیاتی است. خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای تجاری را ساده کرده و هزینه‌ها را کاهش دهد، و در نتیجه کارکنان را برای تمرکز بر وظایف سطح بالاتر آزاد کند. به عنوان مثال، چت‌بات‌ها می‌توانند به پرسش‌های معمول مشتریان رسیدگی کنند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند مدیریت زنجیره تأمین را بهینه کنند و باعث کاهش ضایعات و بهبود کارایی شوند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند نظارت و تجزیه و تحلیل لحظه‌ای از فرآیندهای کسب‌وکار را ارائه دهد که امکان شناسایی و حل سریع مشکلات را فراهم می‌کند.

مزیت دیگر هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها، پتانسیل آن برای بهبود تجربیات مشتری است. هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در ارائه تجربیات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان، بهبود رضایت و وفاداری آن‌ها کمک کند. به عنوان مثال، موتورهای توصیه می‌توانند بر اساس ترجیحات مشتری، محصول یا خدماتی را پیشنهاد دهند، در حالی که پردازش زبان طبیعی می‌تواند امکان برقراری تعامل گفتاری با مشتریان را فراهم کند. علاوه بر این، چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پشتیبانی 24/7 به مشتریان ارائه دهند، و در نتیجه زمان پاسخگویی را بهبود بخشیده و مدت انتظار مشتریان را کاهش دهند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به کسب‌وکارها در به دست آوردن بینش‌های ارزشمند از داده‌ها کمک کند و تصمیم‌گیری بهتر و بازاریابی هدفمندتری را امکانپذیر سازد. با تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند الگوها و روندهای رفتار مشتری را شناسایی کنند، دقت پیش‌بینی را بهبود بخشند و به یک مزیت رقابتی دست یابند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند سودآورترین محصولات یا خدمات را شناسایی کند، در حالی که تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند نظر عموم مردم را در مورد یک محصول یا سرویس بسنجد و به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند.

شرکت‌ها در طیف وسیعی از صنایع با موفقیت از هوش مصنوعی برای هدایت نوآوری و کسب مزیت رقابتی استفاده کرده‌اند. به عنوان مثال، موتور توصیه آمازون به آن کمک کرده است تا به یکی از بزرگترین شرکت‌های تجارت الکترونیک جهان تبدیل شود، در حالی که الگوریتم جستجوی گوگل، جستجوی آنلاین را متحول کرده است. علاوه بر این، شرکت‌هایی مانند کوکاکولا و پپسی‌کو در حال استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت زنجیره تأمین خود هستند، در حالی که ارائه دهندگان خدمات بهداشتی از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌ها با دقت و کارایی بیشتری استفاده می‌کنند.

چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کسب‌وکار

با وجود مزایای بالقوه هوش مصنوعی، کسب‌وکارها هنگام پیاده‌سازی این فناوری با چندین چالش روبرو هستند. این چالش‌ها شامل نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، ملاحظات اخلاقی و موانع فنی می‌شوند.

اولاً، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها برای کسب‌وکارهایی که حجم عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند، به یک اولویت مهم تبدیل شده است. فناوری هوش مصنوعی به دسترسی به حجم عظیمی از داده‌ها نیاز دارد که ممکن است شامل اطلاعات حساس در مورد مشتریان، کارمندان و خود کسب‌وکار باشد. بنابراین، اطمینان از محافظت داده‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز و رعایت بهترین شیوه‌ها برای حفاظت از داده‌ها ضروری است.

دوماً، هنگام پیاده‌سازی فناوری هوش مصنوعی، ملاحظات اخلاقی باید در نظر گرفته شود. الگوریتم‌ها تنها به اندازه‌ای بی‌طرف هستند که بر اساس داده‌هایی که آموزش دیده‌اند، بی‌طرف باشند. اگر مجموعه‌های داده دارای سوگیری‌ها یا کلیشه‌های ذاتی باشند، این سوگیری‌ها ممکن است توسط الگوریتم تداوم یابند. این امر ملاحظات اخلاقی در مورد انصاف و فراگیری تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را مطرح می‌کند که می‌تواند تأثیر منفی بر شهرت و وفاداری مشتریان کسب‌وکار داشته باشد.

سوماً، موانع فنی می‌تواند پیاده‌سازی فناوری هوش مصنوعی را برای کسب‌وکارها دشوار کند. اجرای هوش مصنوعی به تخصص و زیرساخت‌های خاصی نیاز دارد که می‌تواند پرهزینه و زمان‌بر باشد. کسب‌وکارهای کوچک‌تر یا کم‌تر پیشرفته از نظر فنی ممکن است در اجرای راه‌حل‌های هوش مصنوعی با مشکل مواجه شوند.

برای کاهش این چالش‌ها، کسب‌وکارها باید استراتژی‌های هوش مصنوعی خود را با دقت برنامه‌ریزی و اجرا کنند. برای رسیدگی به نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، کسب‌وکارها باید اطمینان حاصل کنند که داده‌های آن‌ها ایمن است و بهترین شیوه‌ها برای حفاظت از داده‌ها را رعایت کنند. برای ملاحظات اخلاقی، کسب‌وکارها باید اطمینان حاصل کنند که مجموعه داده‌های آن‌ها متنوع و بدون سوگیری است و الگوریتم‌ها برای جلوگیری از تداوم سوگیری‌ها طراحی شده‌اند.

برای غلبه بر موانع فنی، کسب‌وکارها می‌توانند با متخصصان هوش مصنوعی مانند مشاوران یا فروشندگان هوش مصنوعی همکاری کنند که می‌توانند در طول فرآیند اجرا، راهنمایی و پشتیبانی ارائه دهند. سرمایه‌گذاری در آموزش و پرورش کارکنان نیز برای اطمینان از داشتن مهارت‌ها و دانش لازم برای کار با فناوری هوش مصنوعی ضروری است.

در حالی که اجرای هوش مصنوعی در کسب‌وکار با چالش‌هایی همراه است، این چالش‌ها را می‌توان از طریق برنامه‌ریزی دقیق و استراتژی‌های اجرا کاهش داد. با رسیدگی به نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، ملاحظات اخلاقی و موانع فنی، کسب‌وکارها می‌توانند فناوری هوش مصنوعی را با موفقیت پیاده‌سازی کرده و پتانسیل کامل آن را برای نوآوری و رشد آزاد کنند. سرمایه‌گذاری در آموزش و پرورش کارکنان نیز برای اطمینان از داشتن تخصص و دانش لازم برای کار با فناوری هوش مصنوعی بسیار مهم است.

کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت نوآوری

هوش مصنوعی در حال حاضر نقش محوری در پیشبرد نوآوری ایفا می‌کند و به معرفی روش‌های جدید در عین حال تکیه بر روش‌های قدیمی برای ایجاد راه‌حل‌های جدیدتر و بهبودیافته‌تر کمک می‌کند.

تحقیقات نشان می‌دهند که در دو دهه‌ی گذشته، به دلیل پیشرفت در یادگیری عمیق و نوآوری، تحقیقات یادگیری مبتنی بر کاربرد اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده‌اند. این روند احتمالاً منجر به دور شدن از تحقیقات پرمشقت و حرکت به سمت راه‌حل‌هایی متمرکز بر اعمال الگوریتم‌های پیش‌بینی بهبودیافته روی مجموعه داده‌های عظیم با استفاده از هوش مصنوعی می‌شود – این امر شرکت‌هایی را که روی این فناوری سرمایه‌گذاری می‌کنند، قادر می‌سازد تا سریع‌تر نوآوری کنند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به عنوان پلی بین رشته‌های مختلف عمل کند، زیرا این فناوری می‌تواند مجموعه داده‌ها، روش‌شناسی و تخصص‌های مختلف را یکپارچه کند. این همکاری می‌تواند به کشف رویکردهای جدید و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای منجر شود که پیش از این ممکن نبوده است.

در ادامه به 10 کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری می پردازیم.

1- تحلیل داده

اولین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری تحلیل داده است.هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و یادگیری ماشین، الگوهای داده را بررسی می‌کند، روندها را کشف می‌کند و پیش‌بینی‌هایی را انجام می‌دهد که در مدیریت کسب‌وکار بسیار باارزش هستند.

انواع تحلیل داده‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند انجام دهد عبارتند از:

نگاه به گذشته (Hindsight): این به تجزیه و تحلیل توصیفی بر اساس تفسیرهای آماری اشاره دارد. هوش مصنوعی می‌تواند با نگاه به گذشته، داده‌های تاریخی را تجزیه و تحلیل کند و الگوها و روابط را شناسایی کند تا به کسب‌وکارها کمک کند تا درک کنند که چه چیزی قبلا موثر بوده و چه چیزی نبوده است.

نگاه به درون (Insight): این تجزیه و تحلیل تشخیصی به دنبال درک دلایل اصلی رویدادها، رفتارها و نتایج است. کسب‌وکارها می‌توانند از این اطلاعات برای درک بهتر مشتریان خود استفاده کنند.

نگاه به آینده (Foresight): این به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در مورد آنچه که می‌تواند در آینده رخ دهد، اشاره دارد. هوش مصنوعی از این شاخه علم برای ارزیابی احتمال موفقیت کسب‌وکارها استفاده می‌کند.

نگاه به بستر (Context): این تجزیه و تحلیل تجویزی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و توسعه یک اقدام یا استراتژی بهینه برای کمک به توسعه کسب‌وکار استفاده می‌شود.

استنتاج (Inference): این تجزیه و تحلیل شناختی می‌تواند به همان اندازه که خطرناک است، مفید باشد. هوش مصنوعی از هوش شبیه به انسان برای انجام وظایفی مانند ایجاد الگوریتم‌ها برای کمک به کسب‌وکارها برای انجام کارهای بیشتر با منابع کمتر استفاده می‌کند.

۲- مدیریت زنجیره تأمین

دومین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری مدیریت زنجیره تأمین است. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند شفافیت و کارآمدی زنجیره تأمین را بهبود بخشند، مدیریت کالاها، پیش‌بینی تقاضای مصرف‌کننده و فرآیندهای تحویل را ارتقا دهند. این می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها، افزایش خروجی و رضایت بیشتر مشتری شود. همچنین از هوش مصنوعی می‌توان برای ردیابی محصولات ارسالی و پیش‌بینی تأخیر یا وقفه استفاده کرد. این می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای کاهش مشکلات بالقوه انجام دهند.

یک نمونه از یک ابزار هوش مصنوعی که پیشرفت قابل توجهی در زمینه مدیریت زنجیره تأمین داشته است، HYPE است. HYPE یک پلتفرم آنلاین است که برای مدیریت بدون دردسر اکوسیستم‌های پیچیده زنجیره تأمین طراحی شده است و راه‌حل‌های نرم‌افزاری آسانی را برای شرکت‌ها ارائه می‌دهد تا بتوانند نوآوری و همکاری خود را بهبود بخشند.

۳- امنیت سایبری

سومین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری امنیت سایبری است. بهره‌گیری از فناوری هوش مصنوعی می‌تواند امنیت سایبری کسب‌وکارها را به میزان قابل توجهی ارتقا دهد. این قابلیت از طریق تشخیص سریع‌تر ویروس‌ها، احراز هویت امن‌تر و افزایش امنیت شبکه به دست می‌آید. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند حجم عظیمی از اطلاعات آماری را برای شناسایی فعالیت‌های مخرب تجزیه و تحلیل کند. با تطبیق پذیری و یادگیری از تهدیدهای جدید در طول زمان، هوش مصنوعی می‌تواند به طور مداوم اثربخشی خود را در برابر روش‌های جدید حملات سایبری بهبود بخشد.

۴- تشخیص صدا و تصویر

چهارمین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری تشخیص صدا و تصویر است. تشخیص صدای هوش مصنوعی که شامل مدل‌های آکوستیک، تلفظ و زبان است، می‌تواند تعامل بین مشاغل و مشتریانشان را خودکار کند و با سرعت بخشیدن به ضبط گفتار نسبت به تایپ انسان، کارایی را بهبود بخشد. کسب‌وکارها می‌توانند از یک مدل یا ترکیبی از هر سه مدل برای بهبود خدمات مشتری، افزایش کارایی ورود اطلاعات و ایجاد استراتژی‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان خود استفاده کنند. تشخیص تصویر به طور مشابه تشخیص صدا کار می‌کند اما عملکردهای متفاوتی را انجام می‌دهد. در اینجا، هوش مصنوعی برای تولید تصویر، تشخیص نویسی شخصیت‌های نوری و تشخیص چهره به کار می‌رود تا به کسب‌وکارها در زمینه‌هایی مانند تشخیص محصول، جستجوی تصویری و نظارت برای اهداف امنیتی کمک کند.

۵- تبلیغات و بازاریابی

پنجمین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری تبلیغات و بازاریابی است. فناوری هوش مصنوعی در حال حاضر با کمک به تکنیک‌های بازاریابی و تبلیغات مؤثرتر، نحوه دسترسی کسب‌وکارها به مشتریان بالقوه خود را متحول می‌کند. شرکت‌ها می‌توانند از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار مشتری استفاده کنند تا روندها و بینش‌هایی را شناسایی کنند که بتواند استراتژی‌های بازاریابی را شکل دهد. هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل پیش‌بینی‌کننده و موتورهای توصیه، می‌تواند تبلیغات نمایشی، بازاریابی شبکه‌های اجتماعی و تبلیغات ایمی را تنظیم دقیق کند. کسب‌وکارها می‌توانند از داده‌های به دست آمده با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای ارتقاء نرخ تبدیل و فروش با برقراری ارتباط پیام درست با فرد مناسب در زمان مناسب استفاده کنند.

۶- بهره‌وری و رضایت کارکنان

ششمین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری بهره‌وری و رضایت کارکنان است. هوش مصنوعی می‌تواند با خودکار کردن کارهای تکراری، ارائه دستورالعمل‌های سفارشی و تأمین ورودی لحظه‌ای، کارایی و رضایت کارکنان را بهبود بخشد. استفاده از هوش مصنوعی برای خودکار کردن وظایف اداری مانند ورود اطلاعات، زمان‌بندی و صدور فاکتور به کارکنان این امکان را می‌دهد تا روی کارهای رضایت‌بخش‌تر برای کمک به موفقیت کسب‌وکار تمرکز کنند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس صلاحیت‌ها، مهارت‌ها و سبک‌های یادگیری هر کارمند، راهنمایی‌های فردی ارائه دهد و به کارکنان کمک کند تا مهارت‌های جدیدی کسب کنند و در سازمان رشد کنند و همچنین کارایی و انگیزه آن‌ها را بهبود بخشد.

۷- مدل‌سازی پیش‌بینی کننده

هفتمین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری مدل‌سازی پیش‌بینی کننده است. بیش از ۳۰ درصد از شرکت‌ها از مدل‌سازی پیش‌بینی کننده استفاده می‌کنند. این قابلیت هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج و روندهای آینده بهره می‌برد. طبق تحقیقات انجام شده، نزدیک به ۶۰ درصد از شرکت‌های حوزه سلامت برای توسعه خدمات و محصولات جدید برای مشتریان خود به تحلیل پیش‌بینی کننده وابسته هستند. پیاده‌سازی مدل‌سازی پیش‌بینی کننده روشی خاص دارد. این کار با تعیین یک هدف تجاری و تغذیه هوش مصنوعی با داده آغاز می‌شود تا به آن در توسعه یک مدل آماری کمک کند. سپس مدل آزمایش، ارزیابی و اجرا می‌شود تا به کسب‌وکارها برای دسترسی به مشتریان بیشتر و درک بهتر نیازهایشان کمک کند.

۸- تحلیل احساسات

هشتمین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری تحلیل احساسات است. تحلیل احساسات از داده‌ها برای پیش‌بینی روندهای آتی مشتری استفاده می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با پیشنهاد خدمات و محصولات ترجیحی به کاربران، تجزیه و تحلیل نیازهای مشتری و بهبود تحویل و تولید به کسب‌وکارها کمک کند. همچنین در محیط‌های کاری، هوش مصنوعی می‌تواند به تفسیر احساسات کارکنان برای افزایش رضایت و حفظ آن‌ها کمک کند.

۹- سیستم‌های فناوری اطلاعات خودگردان کسب‌وکارها

نهمین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری سیستم‌های فناوری اطلاعات خودگردان است. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند الگوریتمی ایجاد کنند که با کمک کم یا بدون کمک مستقلاً عمل کند و به بهبود عملکرد و کاهش خطای انسانی کمک کند. این سیستم‌ها می‌توانند شامل استقرار خودکار، مقیاس‌بندی خودکار منابع ابری، اتوماسیون DevOps و جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل خودکار بازخورد کاربران باشند.

۱۰- تست نرم افزار و نگهداری کیفیت

دهمین کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری تست نرم افزار و نگهداری کیفیت است. هوش مصنوعی می‌تواند با اجرای حجم زیادی از کارها در مدت زمان کوتاه، فرآیند تست و نگهداری نرم‌افزار را تسریع کند. همچنین می‌تواند گردش کارهای پیچیده را به صورت خودکار انجام دهد و گزارش‌های تست دقیقی ایجاد کند.

هفت روش برای تقویت نوآوری

خاویر فرس از دانشکده تجارت عالی اس‌آده (Esade) به همراه پترا نیلوند و الکساندر برم از دانشگاه اشتوتگارت، در کتابچه راهنمای نوآوری باز آکسفورد زمینه‌های کلیدی را که کسب‌وکارها می‌توانند برای تقویت نوآوری از هوش مصنوعی استفاده کنند، خلاصه کرده‌اند.

۱. نوآوری در مدل کسب‌وکار:

پایگاه‌های داده‌ای مانند کرانچ‌بیس (Crunchbase) که داده‌های بلادرنگ از صدها هزار استارت‌آپ جهانی را پردازش می‌کنند، می‌توانند برای شناسایی مدل‌های کسب‌وکاری مرتبط با فناوری‌های خاص هر بخش مورد کاوش داده‌ها قرار گیرند. این تحلیل می‌تواند نشان دهد کدام مدل‌ها بیشترین سرمایه‌گذاری را جذب می‌کنند یا به بالاترین نرخ رشد دست می‌یابند و همچنین برای پیش‌بینی مدل‌های کسب‌وکاری که به احتمال زیاد موفق می‌شوند، مورد استفاده قرار گیرد.

۲. کشف فناوری:

پایگاه‌های داده تحقیقات علمی را می‌توان برای شناسایی زمینه‌های نوظهور دانش که مورد توجه زیادی قرار می‌گیرند، تجزیه و تحلیل کرد. این اطلاعات را می‌توان برای پیش‌بینی بازه‌های زمانی تبدیل ایده‌ها به فناوری قابل عرضه به بازار و همچنین انواع محصولاتی که می‌توان در اطراف آن توسعه داد، تجزیه و تحلیل کرد.

۳. مسیرهای فناوری:

برای فناوری‌هایی که در حال حاضر در بازار وجود دارند، هوش مصنوعی می‌تواند ارزیابی کند که بخش‌ها به کجا توجه خود را معطوف کرده‌اند، مناطقی که بیشترین سرمایه‌گذاری را دریافت می‌کنند و حوزه‌هایی که به احتمال زیاد تثبیت می‌شوند، کدامند.

۴. کشف استراتژیک:

رویدادهای گذشته و جاری موجود در پایگاه‌های داده خبری و شبکه‌های دیجیتال را می‌توان با هدف شناسایی سرمایه‌گذاری‌ها، محصولات و جهت‌گیری‌های استراتژیک رقبا تجزیه و تحلیل کرد.

۵. پیش‌بینی نتایج:

داده‌های تاریخی درون یک صنعت (مانند فروش گذشته، تحلیل‌های اجتماعی و سیاسی و اطلاعات جمعیتی) را می‌توان برای بهینه‌سازی پیش‌بینی‌های فروش و پیش‌بینی نتایج تجاری رقبا به کار برد.

۶. تحقیقات بازار:

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های به دست آمده از میلیون‌ها پست و نظر در شبکه‌های اجتماعی آنلاین را برای ارائه تجزیه و تحلیل لحظه‌ای از درک برند، شناسایی روندهای نوظهور، رهگیری ایده‌های جدید از رقبا و بخش‌بندی گروه‌های کاربری بر اساس اطلاعاتی که به صورت لحظه‌ای به اشتراک می‌گذارند، تجزیه و تحلیل کند.

۷. پیش‌بینی رویدادها:

رویدادهای سلامتی مانند احتمال حمله قلبی یا مستعد ابتلا به بیماری، با توجه به افزایش تعداد پایگاه‌های داده حاوی اطلاعات کد ژنتیکی انسان و در دسترس بودن پرونده‌های پزشکی، با دقت بیشتری قابل پیش‌بینی است. این اطلاعات همچنین می‌تواند توسط شرکت‌های فعال در حوزه علوم زیستی برای توسعه درمان‌های پیشگیرانه و شخصی‌سازی‌شده مورد استفاده قرار گیرد.

امکانات جدید هوش مصنوعی در نوآوری

با گسترش استفاده از هوش مصنوعی فراتر از صرفا ساده‌سازی عملیات به سمت هدایت نوآوری‌ها، کسب‌وکارها در تمام اندازه‌ها به سطوحی از بینش دست پیدا می‌کنند که پیش از این غیرقابل تصور بود. هسته اصلی شایستگی‌های یک شرکت – تصمیم‌گیری در مورد توسعه، محصولات و ثبت اختراعات، تحقیق و توسعه – همگی تحت هدایت هوش مصنوعی قرار خواهند گرفت.

این حوزه جذاب همچنان به برهم زدن روند نوآوری ادامه خواهد داد. با این حال، با افزایش ارزش افزوده هوش مصنوعی برای کسب‌وکار، هرگز نباید از اهمیت اطمینان از ایجاد ارزش افزوده برای جامعه غافل شد.

هوش مصنوعی سناریوهای جدیدی را برای تحقیق و عمل در حوزه‌ای به نام «نوآوری باز» (Open Innovation) ارائه می‌کند، حوزه‌ای که به نظر می‌رسید دیگر حرف جدیدی برای گفتن باقی نمانده است. معرفی هوش مصنوعی به شیوه‌های نوآوری باز، زمینه‌ای جدید برای آزمایش باز می‌کند و امکان دستیابی به جریان‌های جدیدی از اطلاعات و دانش از طریق فرا داده‌ها را فراهم می‌سازد. این امر می‌تواند به ایده‌ها و پروژه‌های جدیدی منجر شود که فراتر از دستاوردهای حوزه سنتی عملیات کسب‌وکار یا بخش فعالیت آن‌ها است.

نتیجه‌گیری

کاربرد هوش مصنوعی در نوآوری کسب‌وکار با سرعت در حال افزایش است. هوش مصنوعی فرصت‌هایی را برای بهبود بهره‌وری عملیاتی، ارتقای تجربیات مشتری و ایجاد بینش‌های ارزشمند در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهد. با این حال، همانطور که در مورد هر فناوری جدیدی وجود دارد، چالش‌هایی نیز با پذیرش هوش مصنوعی در عملیات تجاری همراه است، از جمله نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، ملاحظات اخلاقی و موانع فنی. برای پیاده‌سازی موفق فناوری هوش مصنوعی، کسب‌وکارها باید اجرای خود را با دقت برنامه‌ریزی و راهبردی کنند، چالش‌های مرتبط با هوش مصنوعی را کاهش دهند و در آموزش و پرورش کارکنان سرمایه‌گذاری کنند. با انجام این کار، کسب‌وکارها می‌توانند پتانسیل کامل فناوری هوش مصنوعی را شکوفا کرده و در صنایع مربوط به خود به مزیت رقابتی دست یابند. برای کسب‌وکارها بسیار مهم است که قبل از پیاده‌سازی هوش مصنوعی در عملیات خود، فرصت‌ها و چالش‌های مرتبط با آن را در نظر بگیرند. در حالی که هوش مصنوعی مزایای متعددی مانند بهبود بهره‌وری عملیاتی و ارتقاء تجربیات مشتری را به همراه دارد، کسب‌وکارها همچنین باید خطرات بالقوه و ملاحظات اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی را در نظر بگیرند.

زمینه هوش مصنوعی به طور مداوم در حال رشد و پیشرفت است. با ادامه نوآوری و ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود توسط کسب‌وکارها، پتانسیل رشد و تأثیر مداوم بر نوآوری کسب‌وکار بسیار گسترده است. کسب‌وکارها با آگاهی از آخرین تحولات در فناوری هوش مصنوعی و اجرای بهترین شیوه‌ها، می‌توانند همچنان رقابتی باقی بمانند و در صنایع مربوط به خود پیشرو باشند. 

منبع 1   

منبع 2  

اشتراک گذاری:

دیدگاهتان را بنویسید

تلفن همراه